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Enregistrement W2800400630 · doi:10.1139/tcsme-2015-0005

A THEORETICAL AND EXPERIMENTAL STUDY FOR THE LOAD OPTIMIZATION OF GEAR-LIKE PROFILES BY USING FORWARD AND LATERAL EXTRUSION

2015· article· en· W2800400630 sur OpenAlexvenueno aff
Tahir Altınbalık, Önder Ayer

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetallurgy and Material Forming
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExtrusionDie (integrated circuit)Deformation (meteorology)Structural engineeringTrigonometric functionsMechanical engineeringMaterials scienceComputer scienceGeometryMathematicsEngineeringComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main purpose of this research is to investigate the minimum deformation load by selecting a suitable forming method for manufacturing of gear-like sections and to compare the load estimation methods between Upper Bound Analysis and DEFORM-3D. Forward and lateral extrusion were chosen as two different forming methods. The effect of die transition geometry on deformation load was also investigated by straight tapered and cosine profiles. A newly kinematical admissible velocity field to analyze different profiles of extrusion dies was proposed by upper bound analysis. Al 1070 was used as working material. Experiments using five sets of dies with gear-like form were performed, and the measured forming load results were compared with the predictions of the theoretical solutions. Experiments were carried out on the 150 metric ton hydraulic press.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,549
Score d'incertitude au seuil0,277

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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